Документация

Загрузите только столько данные, сколько вам нужно

Только импортируйте в MATLAB такое количество большого набора данных, как вам нужно для проблемы, которую вы пытаетесь решить. Это обычно не проблема при импорте из источников, таких как база данных, где можно явным образом искать элементы, совпадающие с запросом. Но это - типичная проблема с загрузкой большого плоского текста или двоичных файлов. Вместо того, чтобы загружать целый файл, используйте соответствующую функцию MATLAB, чтобы загрузить части файлов.

Обработка данных блоками

Рассмотрите блочную обработку, то есть, обработав большой набор данных один раздел за один раз в цикле. Сокращение размера самого большого массива в наборе данных уменьшает размер любых копий или необходимых временных файлов. Можно использовать этот метод любым из двух способов:

Предотвращение создавать Временные массивы

Старайтесь не создавать большие временные переменные, и также сделайте его практикой, чтобы очистить те временные переменные, которые вы используете, когда они больше не необходимы. Например, когда вы создаете большой массив нулей, вместо того, чтобы сохранить во временную переменную A, и затем преобразовать A в сингл:

A = zeros(1e6,1);
As = single(A);

используйте просто одну команду, чтобы сделать обе операции:

A = zeros(1e6,1,'single');

Используя функцию repmat, предварительное выделение массивов и циклы for являются другими способами работать на данных nondouble, не требуя временного хранения в памяти.

Использование вложенных функций, чтобы передать меньше аргументов

При работе с большими наборами данных, знать, что MATLAB делает временную копию входной переменной, если вызванная функция изменяет свое значение. Это временно удваивает память, требуемую сохранить массив, который заставляет MATLAB, генерируют ошибку, если достаточная память не доступна.

Один способ использовать меньше памяти в этой ситуации состоит в том, чтобы использовать вложенные функции. Вложенная функция совместно использует рабочую область всех внешних функций, предоставляя доступ к вложенной функции к данным за пределами его обычного осциллографа. В примере, показанном здесь, вложенная функция, setrowval имеет прямой доступ к рабочей области внешнего функционального myfun, делая ненужным передать копию переменной в вызове функции. Когда setrowval изменяет значение A, это изменяет его в рабочей области функции вызова. Нет никакой потребности использовать дополнительную память, чтобы содержать отдельный массив для функции, вызванной, и также нет никакой потребности возвратить измененное значение A:

function myfun
A = magic(500);

   function setrowval(row, value)
   A(row,:) = value;
   end

setrowval(400, 0);
disp('The new value of A(399:401,1:10) is')
A(399:401,1:10)
end

Использование соответствующего числового класса

Числовой класс, который необходимо использовать в MATLAB, зависит от намеченных действий. Класс по умолчанию double дает лучшую точность, но требует 8 байтов за элемент памяти хранилищу. Если вы намереваетесь выполнить сложную математику, такую как линейная алгебра, необходимо использовать класс с плавающей точкой, такой как double или single. Класс single требует только 4 байтов. Существуют некоторые ограничения на то, что можно сделать с классом single, но большинство Математических операций MATLAB поддержано.

Если просто необходимо выполнить простую арифметику, и вы представляете исходные данные как целые числа, можно использовать целочисленные классы в MATLAB. Следующее является списком числовых классов, требования к памяти (в байтах), и поддерживаемые операции.

Сокращение суммы издержек, храня данные

Массивы MATLAB (реализованный внутренне как mxArrays) требуют, чтобы комната сохранила метаинформацию о данных в памяти, таких как тип, размерности и атрибуты. Это берет приблизительно 80 байтов за массив. Эти издержки только становятся проблемой, когда у вас есть большое количество (e. g., сотни или тысячи) маленького mxArrays (e. g. Скаляры. Списки команд whos память, используемая переменными, но, не включают эти издержки.

Поскольку простые числовые массивы (включение того mxArray) имеют наименее служебное, необходимо использовать их по мере возможности. Когда данные являются слишком комплексными, чтобы сохранить в простом массиве (или матрица), можно использовать другие структуры данных.

Массивы ячеек состоят из отдельного mxArrays для каждого элемента. В результате массивы ячеек со многими маленькими элементами имеют большие издержки.

Структуры требуют подобной суммы издержек на поле (см. Заголовки Массивов). Структуры со многими полями и маленьким содержимым имеют большие издержки и должны избежаться. Большой массив структур с полями числового скаляра требует намного большей памяти, чем структура с полями, содержащими большие числовые массивы.

Также обратите внимание на это, в то время как MATLAB хранит числовые массивы в непрерывной памяти, дело обстоит не так для структур и массивов ячеек.

Импортирование данных к соответствующему классу MATLAB

При чтении данных из двоичного файла с fread это - распространенная ошибка, чтобы задать только класс данных в файле, а не класс данных использование MATLAB, если это находится в рабочей области. В результате double по умолчанию используется, даже если вы читаете только 8-битные значения. Например,

fid = fopen('large_file_of_uint8s.bin', 'r'); 
a = fread(fid, 1e3, 'uint8');              % Requires 8k 
whos a
  Name         Size            Bytes  Class    Attributes
 
  a         1000x1              8000  double    
  
a = fread(fid, 1e3, 'uint8=>uint8');       % Requires 1k 
whos a
  Name         Size            Bytes  Class    Attributes
 
  a         1000x1              1000  uint8

Создание массивов разреженными, когда возможно

Если ваши данные содержат много нулей, рассмотрите использование разреженных массивов, которые хранят только ненулевые элементы. Следующий пример сравнивает пробел, требуемый для устройства хранения данных массива в основном нулей:

A = eye(1000);        % Full matrix with ones on the diagonal
As = sparse(A);       % Sparse matrix with only nonzero elements
whos
  Name         Size                Bytes  Class     Attributes

  A         1000x1000            8000000  double              
  As        1000x1000              24008  double    sparse  

Вы видите, что этот массив требует, чтобы только приблизительно 4 Кбайта были сохранены столь же разреженные, но приблизительно 8 Мбайт как полная матрица. В целом, для разреженного двойного массива с nnz ненулевые элементы и столбцы ncol, требуемая память

Обратите внимание на то, что MATLAB не поддерживает все математические операции на разреженных массивах.

Предварительно выделение непрерывной памяти при создании массивов

В ходе сеанса работы с MATLAB память может стать фрагментированной из-за динамического выделения памяти и освобождения. for и циклы while, которые инкрементно увеличиваются или растут, размер структуры данных каждый раз через цикл, могут добавить к этой фрагментации, когда они должны неоднократно находить и выделять большие блоки памяти, чтобы хранить данные.

Чтобы сделать более эффективное использование из вашей памяти, предварительно выделите блок памяти, достаточно большой, чтобы содержать матрицу в ее итоговом размере прежде, чем ввести цикл. Когда вы предварительно выделяете память для массива, MATLAB резервирует достаточный непрерывный пробел для целого полноразмерного массива в начале вычисления. Если у вас есть этот пробел, можно добавить элементы к массиву, не имея необходимость постоянно выделять новое место для него в памяти.

Для получения дополнительной информации о предварительном выделении смотрите Предварительное выделение.

Выделение больших массивов сначала

MATLAB использует метод кучи управления памятью. Это запрашивает память от операционной системы, когда существует недостаточно памяти, доступной в куче, чтобы сохранить текущие переменные. Это снова использует память, пока размер требуемого сегмента memory доступен в куче.

Следующие операторы могут потребовать приблизительно 4,3 Мбайт RAM. Это вызвано тем, что MATLAB не может смочь снова использовать место, ранее занятое двумя массивами на 1 Мбайт при выделении места для массива на 2,3 Мбайта:

a = rand(1e6,1);
b = rand(1e6,1);
clear
c = rand(2.3e6,1);

Самый простой способ предотвратить сверхвыделение памяти состоит в том, чтобы выделить самые большие векторы сначала. Эти операторы требуют только приблизительно 2,0 Мбайт RAM:

c = rand(2.3e6,1);
clear
a = rand(1e6,1);
b = rand(1e6,1);

Долгосрочное использование (только Windows Systems)

На 32-битном ^{Microsoft® Windows®} рабочая область MATLAB может фрагментировать в зависимости от времени вследствие того, что диспетчер памяти Windows не возвращает блоки определенных типов и размеров к операционной системе. Очистка MATLAB workspace не решает эту проблему. Можно минимизировать проблему путем выделения самых больших переменных сначала. Это не может обратиться, однако, к возможной фрагментации рабочей области, которая происходит от непрерывного использования MATLAB за многие дни и недели, например. Единственное решение этого состоит в том, чтобы сохранить вашу работу и перезапустить MATLAB.

Команда pack, которая сохраняет все переменные на диск и загружает их назад, не помогает с этой ситуацией.

Сохранение ваших больших данных периодически к диску

Если ваша программа генерирует очень большие объемы данных, рассмотрите запись данных к диску периодически. После сохранения того фрагмента данных используйте функцию clear, чтобы удалить переменную из памяти и продолжить генерацию данных.

Очистка старых переменных из памяти, когда больше не необходимый

Когда вы будете работать с очень большим набором данных неоднократно или в интерактивном режиме, очистите старую переменную сначала, чтобы сделать пробел для новой переменной. В противном случае MATLAB требует временного хранения равного размера прежде, чем заменить переменную. Например,

a = rand(100e6,1)              % 800 MB array 
b = rand(100e6,1)              % New 800 MB array 
Error using rand
Out of memory. Type HELP MEMORY for your options.
 
clear a
a = rand(100e6,1)              % New 800 MB array